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Présentation contribution Recherche Chaire Supply Chain 05 05 2009 Thèse: Intégration de la prévision de la demande et optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement Doctorant: Thibault HUBERT Directeur de thèse: Chengbin CHU Co-directeur: Zied JEMAI. - PowerPoint PPT Presentation
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Présentation contributionRecherche Chaire Supply Chain
05 05 2009
Thèse:
Intégration de la prévision de la demande et optimisation de la planification de la production
et de l’approvisionnement
Doctorant: Thibault HUBERT
Directeur de thèse: Chengbin CHU
Co-directeur: Zied JEMAI
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Travail réalisé – Stage Master 2: Etude de la prévision collaborative dans le cadre des promotions
1. Réalisation de l’état des lieux du fonctionnement des prévision chez Carrefour et Danone
2. Etude de la gestion des promotions des produits frais chez Carrefour et Danone
3. Proposition d’améliorations au niveau du processus actuel
4. Proposition d’un nouveau processus de gestion des promotions pour les produits frais entre Carrefour et Danone
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Travail en cours – thèse: Intégration de la prévision et optimisation de la planification
Intégration de la prévision de la demande et optimisation de la planification de la production
et de l’approvisionnement
Etat de l’art et étude des méthodes de prévisions (niveaux tactique et opérationnel)
Méthodologie de choix de méthode de prévision Suivi de la prévision Applications
Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement
Etude de la robustesse de la planification à différents horizons Etude de la planification en univers incertain
Adaptation aux produits concernés Evaluation de l’impact de la fiabilité de la prévision sur le coût logistique
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Travail en cours – Intégration et utilisation de la prévision
Etude des modèles de prévision Bibliographie sur les modèles de prévision, leur suivi et leurs applications
[Brown, 1959], [Cogger, 1973], … [Fildes, 2008]
Méthodologie de choix de modèles de prévision et intégration Comparaison des modèles [Williams, 1984], [Flores, 1993] Catégorisation de la demande et des modèles [Syntetos et al., 2005] Algorithme de choix de modèles et de méthodes de prévision [Shah et al,
2007] Optimisation du modèle par rapport aux types de demandes [Fleischmann
et al., 2002] Dynamique du suivis et de l’adaptation des modèles [Tyagi, 2002]
Application Carrefour & Danone: Etude des Eaux Gefco: Etude des flux amont et aval d’un entrepôt PSA: Etude des pièces de rechanges Vallourec: Prévision de comandes d’un type de produit
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Travail en cours – Intégration et utilisation de la prévision
Proposition d’une méthodologie de choix de modèle de prévision
Classification des produits Classification par l’historique Classification par le type de demande Classification par l’utilité de la prévision
Choix du modèle de prévision et adaptation Choix arbitraire ou comparaison Choix figé, évolutif ou dynamique Adaptation manuelle, automatique, intelligente
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Classification par rapport à l’historique
Existence d’un historique
Existence de l’historique d’un produit similaire (même caractéristiques de demande)
Produit en début de vie (nouveau produit)
Analyse de la demande
Produit en début de vie (nouveau produit)
OuiNon
OuiNon
Mise en place suivi historique
Modèle de Gombertz, Modèle logistique, Analyse de la demande
Analogie historique similaireAnalyse de la demande
Modèle de GombertzModèle logistiqueAnalogie historique similaireAnalyse de la demande
OuiNon OuiNon
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Classification par analyse de la demande
Analyse de la tendance
Analyse de la saisonnalité
Analyse de la continuité de la demande
Correction de la saisonnalité et mémorisation ou modèle de Winters
Analyse de la saisonnalité
Demande avec tendance
Moyenne mobile, Lissage exponentiel,
Demande sans tendance
Analyse de la tendance
Demande sans saisonnalité
Demande avec saisonnalité
Demande continue
Demande erratique
Analyse de la variabilité de la quantité Analyse de la variabilité de l’intermittence
… …
Analyse de la variabilité de la quantité
Correction de la tendance et mémorisation ou comparaison modèle de Holt et de Winters
Analyse de la variabilité de la quantité
Demande avec faible variabilité en quantité
Demande avec variabilité moyenne en quantité
Demande avec forte variabilité en quantité
Demande avec faible variabilité en quantité
Demande avec variabilité moyenne en quantité
Demande avec forte variabilité en quantité
Demande avec faible variabilité en quantité
Demande avec variabilité moyenne en quantité
Demande avec forte variabilité en quantité
Demande intermittente
Délai entre commande peu variable
Délai entre commande très variable
Délai entre commande peu variable
Délai entre commande très variable
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Travail futur – Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement
Deux pistes d’étude académique envisagées Etude de la robustesse de la planification
Comparaison de trois planifications:– La planification a priori (planification réelle avec prévision considéré parfaite)– La planification a posteriori (prévision initiale et son erreur)– La planification optimale, (avec demande réelle a posteriori)
Qualification de robustesse des 2 premiers modèlesde planification en fonction du coût de leurs inexactitudes.
Etude de la planification en univers incertain Incertitude et prévision connue 1ère planification pour n pas de temps Après ta , 2ème planification pour n pas de temps Meilleure méthode de planification permettant de minimiser le coût de
replanification?– Etude cas mono-produit avec politique de lotissement de Wagner-Whitin
Applications Carrefour & Danone – Approvisionnement en Eaux Gefco – Flux amont et aval d’un entrepôt PSA – Gestion des PR Vallourec – Planification de production
Demande réellePlanification optimale
Planification a priori
Planification a posteriori
Demande prévue Période 1
Demande prévue Période 3
Demande prévue Période 2
Planification période 1
Planification période 3
Planification période 2
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Questions
Travail réalisé Stage Master 2 – Gestion collaborative des prévisions dans le cadre
des promotions
Travail en cours Thèse – Intégration et utilisation de la prévision
Travail futur Thèse – Optimisation de la planification de la production et de
l’approvisionnement
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